Adobe Journey Optimizer Experimentation Accelerator
Verwandelt Experimente in KI-gestützte Erkenntnisse, die euer Wachstum vorantreiben.
Verbessert die Fähigkeit eures Teams, gewonnene Erkenntnisse im gesamten Unternehmen schnell zu testen und zu teilen. Journey Optimizer Experimentation Accelerator ist eine KI-basierte Anwendung, die entwickelt wurde, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Optimierungschancen sichtbar zu machen.
KI-gestützte Erkenntnisse helfen beim Skalieren von Experimenten.
Exzellente Customer Experiences mit messbaren Ergebnissen entstehen durch Testen, Verfeinern und Perfektionieren. Journey Optimizer Experimentation Accelerator setzt generative und Agent-basierte KI ein, um Analysen zu automatisieren und Erkenntnisse zusammenzuführen. So könnt ihr von einem zentralen Arbeitsbereich aus schnell wirkungsstarke Experimente und Wachstumschancen identifizieren – und zugleich manuelle Prozesse reduzieren.
- Priorisierte Teststrategien
- Überzeugende Wachstumschancen
- Adaptives Experimentieren
- Zentralisiertes Management
Versteht, welche Erlebnisse Wirkung zeigen – und warum.
Gewinnt Erkenntnisse auf der Grundlage früherer und aktueller Experimente. So könnt ihr Hypothesen verfeinern und bessere Strategien für eure Experimente entwickeln.
- Findet durch KI-gestützte Analyse von Experience-Varianten heraus, was funktioniert hat, aus welchen Gründen und für welche Zielgruppen.
- Erkennt wertvolle Optimierungsmuster in Experimenten, Zielgruppen und Customer-Journeys.
- Verwandelt Rohdaten aus Experimenten in klare, kontextbezogene Leitlinien für bessere strategische Entscheidungen über Teams und Ziele hinweg.
- Visualisiert, wie sich Experimente auf wichtige Metriken und KPIs auswirken – mit Timeline-Ansichten und Filtern.
Identifiziert vielversprechende Wachstumschancen.
Entdeckt mithilfe von Erkenntnissen Agent-basierter und generativer KI neue Testideen , um Varianten zu erstellen, die am wahrscheinlichsten zu mehr Conversions führen.
- Profitiert von KI-generierten Testvorschlägen, sortiert nach prognostizierter Performance-Steigerung und abgestimmt auf eure KPIs, damit ihr genau wisst, was ihr als Nächstes testen solltet.
- Steigert die Kennzahlen für Test-Geschwindigkeit und erfolgreiche Experimente mit KI-basierten Begründungen für Testkonzeption, Segmentierung und Inhaltsänderungen. Das ermöglicht wirkungsvolle, datengestützte Tests.
- Versteht, wie jedes Erlebnis – von einzelnen Interaktionen bis hin zu mehrstufigen Journeys – zu eurer Marketing-Performance und den Ergebnissen eurer Customer Journey beiträgt.
Führt intelligentere Experimente mit statistischer Präzision und höherer Geschwindigkeit durch.
Iteriert während laufender Experimente schnell die besten Varianten oder Abwandlungen. So maximiert ihr die Wirkung pro Test, auch ohne größere Stichproben.
- Passt aktive Experimente kontinuierlich mit KI und „Human-in-the-Loop“-Workflows an, um neue Testideen zu aktivieren und die Conversion-Steigerung zu beschleunigen.
- Testet verlässlich mehr Varianten und nutzt dafür adaptive Experimentmodelle, die statistische Genauigkeit und Stichproben-Verhältnisse beibehalten.
- Erhöht die Testgeschwindigkeit mit markenkonformem Content, unterstützt durch KI und kollaboratives Arbeiten zwischen Teams.
Skaliert Experimente mit zentralisiertem Management.
Gebt funktionsübergreifenden Teams die Möglichkeit, Experimente zentral und skaliert zu verwalten und zu optimieren. So verbessert ihr die Zusammenarbeit im Unternehmen und teilt eure Erkenntnisse effektiver miteinander.
- Vereinheitlicht Initiativen für Experimente in Marketing-, Produkt-, Wachstums- und Experimentier-Teams durch gemeinsame Arbeitsbereiche und Feedback-Schleifen.
- Erhaltet Self-Service-Zugang zu Echtzeit-Testergebnissen über einen zentralisierten Katalog mit Experimenten, Performance-Metriken und Business-Impact in globalen Arbeitsbereichen.
- Teilt Erkenntnisse mithilfe präsentationsfertiger Zusammenfassungen. Diese sind für den bereichsübergreifenden Wissensaustausch und die Kommunikation mit Stakeholderinnen und Stakeholdern konzipiert.
Entdeckt den Vorteil von Adobe.
KI, maschinelles Lernen und kausale Inferenz
Analysiert Cluster von Content-Varianten, um Muster zwischen Content, Zielgruppe und Nutzer-Verhaltensattributen aufzudecken. Das hilft euch, Conversion- oder Umsatzsteigerungen vorherzusagen und mithilfe generativer KI wirkungsvolle Testideen zu entwickeln.
Umfangreiche Wissensdatenbank
Nutzt Erkenntnisse aus vergangenen Experimenten sowie in der Branche bewährte Best Practices, um effektiv zu testen. Erschließt Chancen mit der umfassenden Erkenntnisbibliothek von Adobe, inklusive Content, Echtzeitprofildaten und Mustern in Customer Journeys.
KI-Integrität
Adpbe verpflichtet sich zu ethischer KI und stellt so sicher, dass Daten verantwortungsbewusst und transparent gehandhabt werden. Dank strenger Standards könnt ihr AI- und maschinelles Lernen-Experimente vertrauensvoll skalieren. Ihr habt die Gewissheit, dass Erkenntnisse die Privatsphäre respektieren und das Kundenvertrauen schützen.
Branchenpionier.
Adobe ist seit über einem Jahrzehnt führend in Unternehmensexperimenten und datengestützter Optimierung. Journey Optimizer Experimentation Accelerator baut auf dieser Basis auf und ermöglicht es Teams, Experimente, KI und geschäftliche Erkenntnisse für die nächste Wachstumsphase zu bündeln.
Fragen? Wir haben die Antworten.
Was ist Journey Optimizer Experimentation Accelerator und was kann die Lösung?
Für wen ist Journey Optimizer Experimentation Accelerator geeignet?
Wie können Unternehmen von Journey Optimizer Experimentation Accelerator profitieren?
Teams, die für Experimente und Optimierung verantwortlich sind, führen meist manuelle und zeitaufwendige Analysen durch. Sie wollen verstehen, ob und warum Tests ihre Erfolgsmetriken oder KPIs beeinflussen. Anschließend bereiten sie ihre Erkenntnisse auf, um sie mit wichtigen Stakeholdern zu teilen. Journey Optimizer Experimentation Accelerator bietet euch diese Vorteile:
- Priorisieren von Tests: Macht Erkenntnisse aus Experimenten sichtbar, um zu verstehen, warum Tests erfolgreich sind oder ins Stocken geraten. Priorisiert Teststrategien basierend auf Geschäftszielen und KPIs.
- Schnellere Ergebnisse: In wenigen Minuten von der Idee zur Umsetzung – generiert neue Testideen, die Wachstum fördern sowie Konversionsraten und Umsatz steigern.
- Skalierung der Performance: Zentralisiert die Experiment-Performance und optimiert die Team-übergreifende Zusammenarbeit, die Erkenntnisgewinn und Innovation fördert.
Welche Probleme löst Journey Optimizer Experimentation Accelerator?
Journey Optimizer Experimentation Accelerator adressiert zentrale Herausforderungen, die bei Experimenten auftreten, darunter:
- Beseitigung von Barrieren für Teams, die nicht wissen, wo sie mit ihren A/B-Tests anfangen sollen
- Beschleunigung eurer Experimentierreife und Programm-PerformanceProgramm
- Sammeln und Teilen von Experimentiererfolgen und Erkenntnissen, die bislang verloren gehen oder in Teams isoliert bleiben
- Schnelleres Testen und Iterieren durch den Einsatz von Content-Varianten aus generativer KI bei gleichzeitig geringeren Anforderungen an Besuchszahlen und Stichproben
- Skalierung von Experimenten im gesamten Unternehmen durch Reduzieren von Single-Channel-Tests und Zusammenführung von Workflows und Datenaustausch
Inwiefern ist der Journey Optimizer Experimentation Accelerator anders als andere Lösungen?
Wie funktioniert Journey Optimizer Experimentation Accelerator? Welche Key Performance Indicators (KPIs) könnt ihr damit nachverfolgen?
Journey Optimizer Experimentation Accelerator nutzt KI und maschinelles Lernen, um vergangene und aktuelle Experiment-Performance zu analysieren. Das Tool generiert neue Testideen für die Aktivierung mit Human-in-the-Loop-Workflows. Aktuell analysiert es Metadaten von Experimenten, die Performance von Testabwandlungen und -varianten sowie den Inhalt einer Abwandlung oder Variante. Geplant ist eine Erweiterung auf Zielgruppen-, Kanal- und Journey-Datentypen.
Journey Optimizer Experimentation Accelerator bietet euch sofort einsatzbereite Conversion-Metriken für eure Experimente. Wenn Kundinnen und Kunden Umsatzmetriken in Adobe Analytics oder Adobe Customer Journey Analytics nachverfolgen, zeigt Journey Optimizer Experimentation Accelerator den Fortschritt an. Außerdem bekommt ihr neue Testideen auf Basis dieser Umsatzmetriken.
Wie unterscheidet sich Journey Optimizer Experimentation Accelerator von Adobe Target oder Adobe Journey Optimizer?
Führt Journey Optimizer Experimentation Accelerator Experimente durch?
Wo kann ich den Journey Optimizer Experimentation Accelerator bereitstellen und darauf zugreifen? Kann ich es in meinen bestehenden Martech-Stack integrieren?
Wir möchten euch das volle Potenzial von Adobe Journey Optimizer Experimentation Accelerator zeigen.
